ओपन सोर्स प्रोजेक्ट्स में सफल योगदान एक प्रकार की मुद्रा है। Git Hub विशेष रूप से इसे कई तरीकों से प्रोत्साहित करता है: रिपॉजिटरी पेजों पर योगदानकर्ताओं के अवतार दिखाकर, गतिविधि फ़ीड के माध्यम से अपने अनुयायियों को आपके योगदान दिखाकर और आपकी प्रोफ़ाइल के गतिविधि ग्राफ़ पर प्रति दिन योगदान का संकेत देकर। संभावित नियुक्ति प्रबंधक अक्सर इस पर ध्यान देते हैं। भर्तीकर्ता अक्सर इस तरह उम्मीदवारों को ढूंढते और जांचते हैं। यदि आप एक सॉफ्टवेयर डेवलपर (मौजूदा या आकांक्षी) हैं जो काम की तलाश में हैं, तो इन संकेतों को ट्यून करना अक्सर आपके पक्ष में काम कर सकता है। एक ओपन सोर्स मेंटेनर के रूप में, पिछले वर्ष में बाहरी योगदान के पैटर्न में कैसे बदलाव आया है, यह काफी ध्यान देने योग्य है। हमें issues के बजाय pull requests प्राप्त होने की कहीं अधिक संभावना है। यदि हमें issues मिलते भी हैं, तो वे अक्सर एक AI-जनित विश्लेषण के साथ आते हैं। हम पहले से कहीं अधिक सुरक्षा भेद्यता रिपोर्ट प्राप्त कर रहे हैं और अक्सर वे AI-जनित सुधार प्रस्तावों के साथ भी आती हैं। मुझे संदेह नहीं है कि इनमें से कुछ योगदान ऐसे लोगों से हैं जो वास्तव में हम जो करते हैं उसमें रुचि रखते हैं, लेकिन मेरा निराशावादी हिस्सा मानता है कि इसका एक बड़ा हिस्सा इसलिए है क्योंकि लोग महसूस कर रहे हैं कि AI का उपयोग अपने फायदे के लिए Git Hub को हेरफेर करने के लिए किया जा सकता है। अब Claude से रुचिकर ओपन सोर्स प्रोजेक्ट्स की सूची बनाने के लिए कहना आसान है, फिर Claude से उनमें कुछ समस्याएं खोजने के लिए कहें, और फिर Claude से उन्हें ठीक करने के लिए कुछ PR उठाने के लिए कहें। आपको प्रोजेक्ट्स का उपयोग भी नहीं करना है या उनकी परवाह भी नहीं करनी है, लेकिन आप आसानी से बाहरी लोगों के लिए यह भ्रम पैदा कर सकते हैं कि आप परवाह करते हैं, या कि आपने एक समस्या पाई, या कि आपने इसे ठीक करने में समय लगाया। इंटरनेट पर, कोई नहीं जानता कि आप एक कुत्ता हैं, लेकिन LLM की मदद से, आप अपनी Git Hub प्रोफ़ाइल पर अपनी मानवीय क्षमताओं को सहजता से बढ़ा-चढ़ा कर बता सकते हैं। हाल ही में, एक योगदानकर्ता ने, जिसने 2018 के अंत से लेकर कुछ हफ्ते पहले तक लगभग कोई Git Hub-व्यापी योगदान नहीं दिया था, और जिसकी हमारी जानकारी के अनुसार हमारे प्रोजेक्ट के साथ पहले कोई पूर्व सहभागिता नहीं थी, टिप्पणियों में वर्तनी और व्याकरण की गलतियों को ठीक करने के लिए तीन अलग-अलग PR उठाए। Claude ने सुधार किए, संभवतः PR विवरण लिखा, यहां तक कि उपयोगकर्ता की ओर से कमिट पर हस्ताक्षर भी किए, और फिर सहायक रूप से अपनी सह-लेखकता को कमिट संदेश ट्रेलर में डाल दिया। शायद इसने स्वयं PR भी खोले, कौन जानता है। मैं जानने के लिए उत्सुक रहूंगा कि prompt "जाओ और समस्याएं खोजो" था या किसी कारण से विशेष रूप से वर्तनी और व्याकरण संबंधी समस्याओं पर ध्यान केंद्रित था। परिवर्तन हानिरहित और सही थे, लेकिन इसने मुझे उन्हें स्वीकार करने या मर्ज करने के बारे में बेहतर महसूस नहीं कराया। इसके बजाय, मैं खुद से पूछने से रोक नहीं सका: यह क्यों, अभी क्यों? हमारे codebase में सभी issues, TODOs और FIXMEs में से, वे यह क्यों सबमिट कर रहे हैं? और फिर मुझे एहसास हुआ कि ये योगदान हमारे प्रोजेक्ट के बारे में बिल्कुल नहीं थे। मैंने तीनों PR को बिना टिप्पणी के बंद कर दिया। शायद यह अनुचित था, लेकिन सच कहूं तो, मैं इस तरह के व्यस्त काम के साथ लोगों का हमारा समय लेने के लिए प्रोत्साहित करने में बिल्कुल भी रुचि नहीं रखता। मैं उन PR को स्वीकार करने की कोई मिसाल कायम नहीं करना चाहता जो किसी भी चीज़ में मूल रूप से सुधार नहीं करते, और न ही मैं चाहता हूं कि हमारी योगदानकर्ता सूची किसी रोबोट से टाइपो ठीक करने के लिए पूछने का इनाम बन जाए। सुरक्षा भेद्यता रिपोर्ट के साथ भी यही पैटर्न उभरा है। CVEs पारंपरिक रूप से उनके रिपोर्टरों को क्रेडिट देते हैं, लेकिन हमने हाल ही में जो भी रिपोर्ट प्राप्त की हैं वे स्पष्ट रूप से AI-जनित हैं। सुरक्षा सुधार हमेशा महत्वपूर्ण होते हैं, बेशक, लेकिन फिर से मैं खुद से पूछ रहा हूं कि क्या ऐसा इसलिए हो रहा है क्योंकि लोगों को सुधारों की परवाह है या क्योंकि वे आसान क्रेडिट की तलाश में हैं। हम हाल ही में ऐसी रिपोर्टों की गंभीरता का मूल्यांकन करते समय कहीं अधिक चयनात्मक रहे हैं और कुछ मामलों में, कम गंभीरता वाली वस्तुओं के लिए CVE नोटिस जारी करने से इनकार कर दिया है। मेरे पास इस तथ्य के बारे में कुछ भावनाएं हैं कि निजी प्रकटीकरण वैसे भी मर रहा है, जिसके बारे में मैं किसी और समय लिख सकता हूं, लेकिन निजी सुधार, प्रकटीकरण नोटिस और रिलीज़ को समन्वयित करने में शामिल प्रयास काफी महत्वपूर्ण है जो हमें चयनात्मक होने की आवश्यकता है। अंततः, ओपन सोर्स विश्वास पर बना है।